import cv2 as cv
img = cv.imread(r'./lena.jpg')

# 题目二
cv.imshow('Hello World!', img)

#  题目三
# 分解RGB分量
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RGB分量比较说明
R分量显示的图中白色成分很多，表示图片中红色通道的分量比较多
G分量显示的图中白色成分很少，因为原图中绿色很少只有和绿色相近的黄色区域显示为灰白色
B分量显示的图中白色成分也很少，原图中的蓝色显然不多，原图中淡紫色区域显得比较灰白
'''
cv.imshow('Red', img[:, :, 2])
cv.imshow('Green', img[:, :, 1])
cv.imshow('Blue', img[:, :, 0])
# 分解HSV分量
'''
HSV分量比较说明
将原图转换为HSV模型以后，图像显式的分成了青色和红色（这俩种颜色为互补）
分解H、S、V分量后，与HSV图进行对比比较明显
H：原本红色部分显示为黑色、偏青色部分显示为白色
S：表示颜色的纯度，这里是0-255，越靠近红色的显示为黑色，越靠近青色的显示为灰白色
V：表示亮度、只有灰白色，似乎色调和对比度的维度跟他无关
'''
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow('HSV', hsv)
cv.imshow('Hue', hsv[:, :, 0])
cv.imshow('Saturation', hsv[:, :, 1])
cv.imshow('Value', hsv[:, :, 2])
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
